令我惊讶的是，使用最新的编译器对 vector 进行迭代会针对相同的结果显示截然不同的代码。 这是代码:
void fun1(vector <uint8_t> &a,unsigned num) {
for (auto &&value : a) {
value += num;
}
}
void fun2(vector <uint8_t> &a,unsigned num){
for (uint32_t x = 0, p = a.size(); x < p; x++){
a[x] += num;
}
}
void fun4(vector <uint8_t> &a,unsigned num){
for (uint32_t x = 0; x < a.size(); x++){
a[x] += num;
}
}
void fun3(vector <uint8_t> &a,unsigned num) {
for (auto it = a.begin(); it!=a.end(); ++it) {
*it += num;
}
}
void fun5(vector <uint8_t> &a,unsigned num) {
std::for_each(a.begin(), a.end(), [num](auto &&val) {
val += num;
});
}
您可以在 godbolt 上运行它.
生成的程序集非常不同(fun1 && fun5 甚至建议使用 SIMD)。我得到了 fun4 因为 a.size() 可能会改变。但其他人呢？不同的编译器近似于相同的结果。
编译器应该能够生成相同的代码，因为这里的意图非常基本(并且相同)。
我真的很喜欢fun2版本。有什么改进的方法吗？
更新:
当向编译器提供足够的信息时，这就不是问题了。因此它表明当前版本 (gcc 9.x) 中的编译器针对那些只有部分信息可访问的循环进行了不同的定制。
代码仍然不一样，但他们现在都提出了矢量化。我想我们将不得不接受它。 也许 future 的版本会改进这一点。
最佳答案
- 编译器现在针对乱序执行优化了代码。相同的 C++ 代码可以编译成不同的汇编代码。
- 所以，尽量不要为优化留下任何空间:-)
这里有两个fun4的版本:
void fun4_a(vector <uint8_t> &a, uint8_t num) {
size_t n = a.size();
f1: if (n <= 0) goto f2;
a[--n] += num;
goto f1;
f2: return;
}
void fun4_b(vector <uint8_t> &a, uint8_t num) {
size_t n = a.size();
while (n > 0) a[--n] += num;
}
您可以在 godbolt 上运行它.
编译器 x86_64 gcc 9.1 为 fun4_a 和 fun4_b 生成了相同的程序集，但仍然展开了一个“添加”循环:
fun4_a(std::vector<unsigned char, std::allocator<unsigned char> >&, unsigned char):
mov rdx, QWORD PTR [rdi]
mov rax, QWORD PTR [rdi+8]
mov ecx, esi
sub rax, rdx
je .L1
sub rax, 1
add BYTE PTR [rdx+rax], sil
test rax, rax
je .L1
.L3:
mov rdx, QWORD PTR [rdi]
sub rax, 1
add rdx, rax
add BYTE PTR [rdx], cl
test rax, rax
jne .L3
.L1:
虽然编译器 x86-64 icc 19.0.1 决定对 fun4_b 进行更多优化:
fun4_a(std::vector<unsigned char, std::allocator<unsigned char> >&, unsigned char):
mov rcx, QWORD PTR [8+rdi] #806.26
mov rdx, rcx #806.26
mov rax, QWORD PTR [rdi] #806.52
sub rdx, rax #806.26
je ..B1.6 # Prob 18% #10.14
xor eax, eax #10.5
..B1.3: # Preds ..B1.4 ..B1.2
inc rax #10.5
mov r8, rcx #9.11
lea r9, QWORD PTR [rax+rax] #9.11
sub r8, r9 #9.11
neg r9 #9.11
add r9, rdx #9.11
mov rdi, r9 #9.11
add BYTE PTR [1+r8], sil #11.3
inc rdi #9.11
je ..B1.6 # Prob 18% #10.14
add BYTE PTR [r8], sil #11.3
test r9, r9 #10.14
jne ..B1.3 # Prob 82% #10.14
..B1.6: # Preds ..B1.3 ..B1.4 ..B1.1
ret #13.5
fun4_b(std::vector<unsigned char, std::allocator<unsigned char> >&, unsigned char):
mov r8d, esi #16.47
mov rsi, QWORD PTR [rdi] #806.52
mov rcx, QWORD PTR [8+rdi] #806.26
sub rcx, rsi #806.26
je ..B2.17 # Prob 50% #18.16
cmp rcx, 16 #18.5
jb ..B2.18 # Prob 10% #18.5
mov rdx, rsi #18.5
and rdx, 15 #18.5
je ..B2.9 # Prob 50% #18.5
mov rax, rdx #18.5
neg rax #18.5
lea rdx, QWORD PTR [16+rax] #18.5
add rax, 32 #18.5
cmp rcx, rax #18.5
jb ..B2.18 # Prob 10% #18.5
mov rax, rcx #18.5
xor r10d, r10d #18.5
sub rax, rdx #18.5
mov r9, rsi #18.5
and rax, 15 #18.5
neg rax #18.5
add rax, rcx #18.5
mov edi, r8d #18.20
..B2.7: # Preds ..B2.7 ..B2.6
inc r10 #18.5
add BYTE PTR [r9], dil #18.20
inc r9 #18.5
cmp r10, rdx #18.5
jb ..B2.7 # Prob 82% #18.5
jmp ..B2.10 # Prob 100% #18.5
..B2.9: # Preds ..B2.3
mov rax, rcx #18.5
and rax, 15 #18.5
neg rax #18.5
add rax, rcx #18.5
..B2.10: # Preds ..B2.7 ..B2.9
movzx edi, r8b #18.29
movd xmm0, edi #18.29
punpcklbw xmm0, xmm0 #18.29
punpcklwd xmm0, xmm0 #18.29
punpckldq xmm0, xmm0 #18.29
punpcklqdq xmm0, xmm0 #18.29
..B2.11: # Preds ..B2.11 ..B2.10
movdqu xmm1, XMMWORD PTR [rsi+rdx] #18.20
paddb xmm1, xmm0 #18.20
movdqu XMMWORD PTR [rdx+rsi], xmm1 #18.20
add rdx, 16 #18.5
cmp rdx, rax #18.5
jb ..B2.11 # Prob 82% #18.5
..B2.13: # Preds ..B2.11 ..B2.18
add rsi, rax #18.5
cmp rax, rcx #18.5
jae ..B2.17 # Prob 9% #18.5
..B2.15: # Preds ..B2.13 ..B2.15
inc rax #18.5
add BYTE PTR [rsi], r8b #18.20
inc rsi #18.5
cmp rax, rcx #18.5
jb ..B2.15 # Prob 82% #18.5
..B2.17: # Preds ..B2.15 ..B2.1 ..B2.13
ret #19.1
..B2.18: # Preds ..B2.2 ..B2.4
xor eax, eax #18.5
jmp ..B2.13 # Prob 100% #18.5
关于c++ - vector 迭代编译成非常不同的指令，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56390818/